package program.tree;

import java.util.LinkedList;
import java.util.Stack;

/**
 * 二分搜索树
 * E: 这个元素必须具有可比较性.
 */
public class BST<E extends Comparable<E>> {

    private class Node {
        public E data;

        public Node left, right;

        public Node(E data) {
            this.data = data;
            this.left = null;
            this.right = null;
        }
    }

    /**
     * 根节点
     */
    private Node root;

    /**
     * 节点个数
     */
    private int size;

    public BST() {
        this.root = null;
        this.size = 0;
    }

    public BST(E data) {
        this.root = new Node(data);
        this.size = 1;
    }

    public boolean isEmpty() {
        return size == 0;
    }

    public int getSize() {
        return size;
    }

    public void add(E data) {
        root = add(root, data);
    }

    private Node add(Node node, E data) {
        if (node == null) {
            size++;
            return new Node(data);
        }

        if (data.compareTo(node.data) < 0) {
            node.left = add(node.left, data);
        } else {
            node.right = add(node.right, data);
        }

        return node;
    }

    public boolean contains(E data) {
        if (isEmpty()) {
            return false;
        }

        return contains(root, data);
    }

    private boolean contains(Node node, E data) {
        if (node == null) {
            return false;
        }

        if (node.data.equals(data)) {
            return true;
        } else if (node.data.compareTo(data) < 0) {
            return contains(node.left, data);
        } else {
            return contains(node.right, data);
        }
    }

    /**
     * 前序遍历
     */
    public void preOrder() {
        preOrder(root);
    }

    /**
     * 递归-前序遍历
     * 顺序: 当前节点 -> 左子树 -> 右子树
     */
    private void preOrder(Node node) {
        if (node == null) {
            return;
        }

        System.out.println(node.data);
        preOrder(node.left);
        preOrder(node.right);
    }

    /**
     * 使用非递归方式, 实现前序遍历
     * <p>
     * 核心思想：先把访问的节点压入栈; 再依次压入右孩子、左孩子.
     */
    public void preOrderNR() {
        Stack<Node> stack = new Stack<>();
        stack.push(root);

        while (!stack.isEmpty()) {
            Node cur = stack.pop();
            System.out.println(cur.data);

            if (cur.right != null) {
                stack.push(cur.right);
            }

            if (cur.left != null) {
                stack.push(cur.left);
            }
        }
    }

    /**
     * 中序遍历(可以获取到升序)
     */
    public void inOrder() {
        inOrder(root);
    }

    /**
     * 递归-中序遍历
     * 顺序：当前节点的左子树 -> 当前节点 -> 右子树
     */
    private void inOrder(Node node) {
        if (node == null) {
            return;
        }

        inOrder(node.left);
        System.out.println(node.data);
        inOrder(node.right);
    }

    /**
     * 后序遍历
     */
    public void postOrder() {
        postOrder(root);
    }

    /**
     * 递归-后序遍历
     * 顺序：左子树 -> 右子树 -> 当前节点
     */
    private void postOrder(Node node) {
        if (node == null) {
            return;
        }

        postOrder(node.left);
        postOrder(node.right);
        System.out.println(node.data);
    }

    /**
     * 层序遍历(常用于：Search; eg:最短路径)
     * <p>
     * 更快的找到问题的解;
     * <p>
     * 属于广度优先算法;
     * <p>
     * 前中后序遍历, 属于深度优先算法.
     */
    public void levelOrder() {
        LinkedList<Node> list = new LinkedList<>();
        list.addLast(root);
        while (!list.isEmpty()) {
            Node cur = list.removeFirst();
            System.out.println(cur.data);

            if (cur.left != null) {
                list.addLast(cur.left);
            }

            if (cur.right != null) {
                list.addLast(cur.right);
            }
        }
    }

    /**
     * 根据data, 删除节点.
     */
    public E remove(E data) {
        Node node = getNode(root, data);
        if (node != null) {
            root = remove(root, data);
            return node.data;
        }

        return null;
    }

    /**
     * 递归删除data节点.
     */
    private Node remove(Node node, E data) {
        if (node == null) {
            return null;
        }

        if (data.compareTo(node.data) < 0) {
            node.left = remove(node.left, data);
            return node;
        } else if (data.compareTo(node.data) > 0) {
            node.right = remove(node.right, data);
            return node;
        } else {
            // 左子树为空情况
            if (node.left == null) {
                Node rightNode = node.right;
                node.right = null;
                size --;
                return rightNode;
            }

            // 右子树为空情况
            if (node.right == null) {
                Node leftNode = node.left;
                node.left = null;
                size --;
                return leftNode;
            }

            /**
             * 待删除节点, 左右子树都不为空的情况
             *
             * 找到比待删除节点大的最小节点(即待删除节点的右子树的最小节点)
             * 用这个节点代替被删除的节点位置
             */
            Node successor = minimum(node.right);
            successor.right = removeMin(node.right);
            successor.left = node.left;

            node.left = node.right = null;
            return successor;
        }
    }

    /**
     * 查找node节点的最小元素.
     */
    private Node minimum(Node node) {
        if (node.left == null) {
            return node;
        }

        return minimum(node.left);
    }

    /**
     * 删除以node为根的二分搜索树中的最小节点.
     * 返回删除节点后新的二分搜索树的根.
     */
    private Node removeMin(Node node) {
        if (node.left == null) {
            Node rightNode = node.right;
            node.right = null;
            size --;
            return rightNode;
        }

        node.left = removeMin(node.left);
        return node;
    }

    /**
     * 递归查找data的Node节点.
     */
    private Node getNode(Node node, E data) {
        if (node == null) {
            // 未找到元素
            return null;
        }

        if (data.compareTo(node.data) == 0) {
            return node;
        } else if (data.compareTo(node.data) < 0) {
            return getNode(node.left, data);
        } else {
            return getNode(node.right, data);
        }
    }
}
